Generalized Mission Planning for Heterogeneous Multi-Robot Teams via LLM-constructed Hierarchical Trees

📄 arXiv: 2501.16539v1 📥 PDF

作者: Piyush Gupta, David Isele, Enna Sachdeva, Pin-Hao Huang, Behzad Dariush, Kwonjoon Lee, Sangjae Bae

分类: cs.RO, cs.AI, cs.MA

发布日期: 2025-01-27

💡 一句话要点

提出基于LLM构建分层树的异构多机器人团队通用任务规划方法

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多机器人系统 任务规划 大型语言模型 分层树 异构机器人

📋 核心要点

  1. 现有方法难以兼顾异构多机器人团队中每个机器人的独特约束和能力，导致任务规划效率低下。
  2. 利用大型语言模型（LLM）的强大能力，自动构建任务分层树，将复杂任务分解为易于管理的子任务。
  3. 通过详细的示例验证了框架的有效性，展示了其在各种任务中的灵活性和可扩展性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种针对异构多机器人团队的新型任务规划策略，该策略考虑了每个机器人的具体约束和能力。我们的方法采用分层树来系统地将复杂任务分解为可管理的子任务。我们开发了专门的API和工具，大型语言模型（LLM）利用这些API和工具来有效地构建这些分层树。一旦生成分层树，它将被进一步分解，为每个机器人创建优化的时间表，确保符合其各自的约束和能力。我们通过涵盖广泛任务的详细示例展示了我们框架的有效性，展示了其灵活性和可扩展性。

🔬 方法详解

问题定义：现有的多机器人任务规划方法难以有效地处理异构机器人团队，因为它们通常没有充分考虑每个机器人的具体约束和能力。这导致任务分配不合理，资源利用率低，整体任务完成效率低下。论文旨在解决如何为异构多机器人团队进行通用任务规划的问题，使得每个机器人都能在其能力范围内高效地完成任务。

核心思路：论文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大推理和规划能力，将复杂的任务分解为更小的、可管理的子任务，并构建一个分层树结构来表示任务之间的依赖关系。通过这种分层分解，可以更容易地为每个机器人分配合适的子任务，并优化整体任务执行计划。LLM作为任务分解和规划的核心引擎，能够根据机器人的能力和约束，生成高效的任务执行方案。

技术框架：该任务规划框架主要包含以下几个阶段：1) 任务描述：接收用户对复杂任务的自然语言描述。2) LLM驱动的分层树构建：利用LLM和预定义的API，将任务分解为子任务，并构建分层树结构，其中每个节点代表一个子任务。3) 任务分配与调度：根据机器人的能力和约束，将子任务分配给合适的机器人，并生成优化的任务执行时间表。4) 任务执行：机器人按照生成的时间表执行分配给自己的任务。框架的关键在于LLM在分层树构建中的作用，它负责理解任务需求，进行任务分解，并生成合理的任务依赖关系。

关键创新：该方法最重要的创新点在于利用LLM自动构建任务分层树。与传统的手动任务分解方法相比，LLM能够更灵活地理解任务需求，并根据机器人的能力和约束，生成更优的任务分解方案。此外，该方法还提供了一套专门的API和工具，使得LLM能够更有效地与机器人系统进行交互，从而实现更智能的任务规划。

关键设计：论文中关键的设计包括：1) API设计：设计了一系列API，用于描述机器人的能力、任务的约束等信息，使得LLM能够理解机器人系统的状态。2) LLM Prompt设计：设计了合适的Prompt，引导LLM进行任务分解和分层树构建。Prompt的设计需要考虑到任务的复杂性、机器人的能力以及任务之间的依赖关系。3) 任务分配算法：设计了一种任务分配算法，根据机器人的能力和任务的约束，将子任务分配给合适的机器人，并优化整体任务执行时间表。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中可能没有详细描述，需要进一步查阅论文原文。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

论文通过详细的示例展示了该框架的有效性，涵盖了各种任务场景。虽然论文中没有提供具体的性能数据和对比基线，但实验结果表明，该框架能够有效地将复杂任务分解为可管理的子任务，并为每个机器人生成优化的时间表，从而提高了整体任务完成效率。具体的提升幅度未知，需要进一步查阅论文原文。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种需要多机器人协同完成复杂任务的场景，例如：搜索救援、环境监测、物流配送、智能制造等。通过利用LLM进行智能任务规划，可以显著提高多机器人系统的效率和自主性，降低人工干预的需求，从而在实际应用中创造更大的价值。

📄 摘要（原文）

We present a novel mission-planning strategy for heterogeneous multi-robot teams, taking into account the specific constraints and capabilities of each robot. Our approach employs hierarchical trees to systematically break down complex missions into manageable sub-tasks. We develop specialized APIs and tools, which are utilized by Large Language Models (LLMs) to efficiently construct these hierarchical trees. Once the hierarchical tree is generated, it is further decomposed to create optimized schedules for each robot, ensuring adherence to their individual constraints and capabilities. We demonstrate the effectiveness of our framework through detailed examples covering a wide range of missions, showcasing its flexibility and scalability.